Первый этап внедрения ML: как провести разметку данных

Бизнес-аналитик Embedika Полина Богданова рассказала, как подготовиться к разметке данных и как работает активное обучение размечивающего алгоритма.

#факты

@zen_of_python

​​Стоит ли начинать учить Python с Django?

Вопрос от подписчика @IPyth0n:

"Стоит ли начинать учить Python с Django? Я когда-то упустил эту возможность..."

Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Всем нам порой нужно, чтобы выслушали и не троллили.

Вы всегда можете задать любой питонический вопрос по пятницам в отдельном вечернем посте, и самый интересный из них станет отдельным обсуждением.

#обсуждение

@zen_of_python

​​Исследуем структуру базы данных MySQL с помощью функций SHOW

Для эффективной работы, и разработчику и тестировщику работающих с базой данных важно иметь возможность исследовать все необходимые компоненты. Вячеслав Рожнев рассмотрел, как это сделать в MySQL при помощи выражений SHOW.

Напоминаем, что если вы хотите чуть пропиариться в канале Zen of Python и поделиться своим опытом питонической (плюс окололежащей), скидывайте опубликованную на tproger.ru статью админу. Анонсируем по-королевски.

@zen_of_python

​​Вопросы от новичков

Zen of Python поддерживает новоприбывших в особой рубрике. Как это работает:

— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;

#вопросыновичков

@zen_of_python

Из жизни админа

🕊️ — Вычищаю, это святое
🐳 — Что?
🌚 — Когда как

@zen_of_python

​​Принцип Fail Fast или позвольте себе ошибаться

Современный рынок часто диктует условия, в которых скорость и гибкость системы становятся решающими факторами, позволяющими не только «запрыгнуть в последний вагон», но и стать тем самым «локомотивом», который тащит всю нишу или даже отрасль на себе. В таких условиях вы примете неизбежное: ошибки, тем лучше проявите свою адаптивность.

В статье доступно рассказывают, как применить такое правило к своему проекту и почему срывы сроков — это нормально.

#советы

Задача об анаграмме

Напишите функцию, принимающую две строки s и t и возвращающую True, если первый аргумент является анаграммой второго.

Анаграмма — это слово, образованное перестановкой букв другого слова с использованием всех исходных букв один раз.

>>> s = 'bro'
>>> t = 'rob'
>>> check_anagram(s, t)
... True



#задача

@zen_of_python

​​Python снова в топе языков для старта в программировании

Согласно исследованию Бюро статистики труда США, Python на втором месте среди самых оптимальных для новичков ЯП. Догадались, кого на первое место поместили?

#факты

Поздравляем победителей

Задачу о счастливом числе верно решили:

— @IPyth0n;
— https://t.me/Python3k;
— @patriarch_chesslovo.

Кратчайшие верные решения предложили @Python3k:

def detect_happy_number(n):
  seen_numbers = set()
  while n != 1 and n not in seen_numbers:
    seen_numbers.add(n)
    n = sum(int(digit)**2 for digit in str(n))
  return n == 1

и @patriarch_chesslovo:

def detect_happy_number(num):
  numbers = set()
  while num not in numbers:
    numbers.add(num)
    num = sum(map(lambda x: int(x)**2, str(num)))
  return num == 1

Теперь все решения проходят проверку в интерпретаторе Programiz. Как правило, в задаче просим создать функцию, и если в ней некорректные отступы или опечатка, то заниматься отладкой админ не будет и решение не засчитает. А то некогда пробовать очередную LLM.

#задача

@zen_of_python

​​Autolabel: авторазметка текстового датасета

Если задачи NLP вам набили оскомину:

— кластеризация документов (Сlassification);
— распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition);
— связывание именованных сущностей (Entity Matching);
— оценка эмоциональной окраски (Sentiment Analysis);
— поиск ответа в тексте и проч.

И тут помогут LLM. Библиотека Autolabel решает эти задачи быстро и условно бесплатно, причём какой именно моделью — остаётся вашим решением.

Репозиторий проекта на GitHub

#библиотека

​​CodeRabbit — плагин для код-ревью сразу от нескольких LLM

Текущий уровень развития нейросетей, может, и не позволяет генерировать большие куски кода хорошо, но зато ревьюить код LLM научились. Пока CodeRabbit только в GitLab, но разработчики планируют расширяться.

Опробовано админом — дата-аналитиком и очень рекомендуется тем разрабам, что тоже вынуждены работать в проекте единственным кодером.

Как добавить в GitLab

@prog_tools

В альфа-версии Python 3.13.0a6 нашлось упоминание встроенного JIT-компилятора

Он основан на архитектуре Copy-and-Patch и компилирует байткод Python в машинный код. Скорость выше в 5 раз в сравнении с WebAssembly (Liftoff). Для активации JIT необходимо добавить опцию --enable-experimental-jit при сборке CPython.

#факты

@zen_of_python

​​Куда развиваться системным аналитикам в 2024 году

Сегодня System Analyst переводит ТЗ с «бизнесового» на «разработческий», пишет спецификации в .yaml / .json и даже делает коммиты. Можно ли теперь эту профессию рассматривать как способ вкатиться в разработку? Ведь на рынке от кандидата ожидают понимания архитектуры, API и умения создавать SQL-запросы

Привычный System Analysis может показаться лишним в связи с расцветом гибких методологий. Что ждёт профессию в 2024 году? Разбираемся вместе с подкастом Газпромбанка «Техно. Логично».

#карьера

​​Вопрос от новичка

Вопрос от @ip19216810:

"Стоит ли новичку учить язык программирования по книгам? Если да, то по каким?"

! Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Всем нам порой нужно место, где можно попросить помощи.

#обсуждение

​​Когда код «попахивает»

Доступнейшая статья на arjancodes.com про типовые ошибки питониста:

— God Object (слишком всемогущий объект);
— дублирование кода;
— слишком длинный метод;
— магические числа;
— вложенные условия;
— any / all.

#факты

​​Вопросы от новичков

Zen of Python поддерживает новоприбывших в особой рубрике. Как это работает:

— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;

#вопросыновичков

@zen_of_python

​​drawpyo для диаграмм draw.io / diagrams.net

Библиотека позволяет верстать любые поддерживаемые схемы, планы и проч. с помощью Python. Поддерживается формат экспорта .xml.

GitHub

#библиотека

@zen_of_python

​​Rye: менеджер Python, зависимостей и виртуальных сред

Необычный подход к управлению инструментами разработки предлагают создатели этого питонического менеджера пакетов. «Как только Rye появится в вашей системе, он сможет автоматически устанавливать интерпретатор Python, пакеты, незаметно управлять виртуальными средами и многое другое». По мнению создателя Rye, это должно упростить въезд в Python для новичков, ведь все необходимое для разработки установится само из конфигов.

Документация

А вот опыт использования Rye от независимого фулстэк-разработчика, экспериментирующего с продуктом на Django-проекте.

#лучшиепрактики

​​Libr-AI: факт-чекинг

Не все LLM сочиняют. Эта утилита позволяет проверять любые факты прямо в командной строке. Или можно прикрутить это решение к своему сайту на Django.

GitHub

@prog_tools